Alternative zu Meta-Analysen in der Lehr-Lern-Forschung.

Autor/in	Patzel, Otmar
Titel	Alternative zu Meta-Analysen in der Lehr-Lern-Forschung.
Quelle	In: Bildung und Beruf, 2 (2019) 1, S. 18-23Infoseite zur Zeitschrift PDF als Volltext kostenfreie Datei (Autorenversion) Link als defekt meldenVerfügbarkeit
Sprache	deutsch
Dokumenttyp	online; Zeitschriftenaufsatz
ISSN	2511-1353
URN	urn:nbn:de:0111-pedocs-202084
Schlagwörter	Metastudie; Empirische Forschung; Fragebogenerhebung; Metaanalyse; Ursachenforschung; Sekundarstufe II; Lehrer; Abschlussprüfung; Lernerfolg; Prüfungserfolg; Lehr-Lern-Forschung; Lerneffekt; Unterrichtsqualität; Unterrichtserfolg; Unterrichtsform; Unterrichtsmethode; Berufsausbildung; Berufsbildung; Gesellenprüfung; Berufspädagogik; Berufsschule; Berufsschulunterricht; Anlagenmechaniker; Deutschland
Abstract	Die zahlreichen Versuche zur Bestimmung der Lerneffekte unterschiedlicher Lehransätze haben die daran geknüpften Erwartungen bisher nicht erfüllt. In den letzten Jahren geht der Trend eindeutig in Richtung der evidenzbasierten Unterrichtsforschung. Da aber von Meta-Analysen nicht zu erwarten ist, dass diese über den Lerneffekt unter Berücksichtigung von Lernzielen und -inhalten Auskunft geben und dabei auch die Anwendungshäufigkeit der Lehrverfahren beachtet wird, werden in diesem Aufsatz ein domänenspezifischer Forschungsansatz und die damit gewonnenen Ergebnisse vorgestellt. Den Schwerpunkt bilden dabei nichtlineare Zusammenhänge. (DIPF/Orig.). The numerous attempts to determine the learning effects of different teaching approaches have not yet fulfilled the expectations. In recent years, the trend is clearly moving in the direction of evidence-based teaching research. However, since meta-analyses cannot be expected to provide information on the learning effect taking into account learning goals and content, and since the frequency of application of teaching methods is also taken into account, this paper presents a domain-specific research approach and the results obtained with it. The focus is on nonlinear relationships. (Author).
Erfasst von	DIPF \| Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation, Frankfurt am Main
Update	2020/4